plt.scatter是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制散点图。它用于显示由两个数值数组给出的数据点的二维图。这个函数非常灵活，允许您以多种方式定制散点图的样式和外观。以下是plt.scatter的一些关键参数和功能：数据点:x和y参数：这两个参数是必须的，分别代表散点图的x坐标和y坐标。s参数：控制点的大小，默认...
plt.scatter(x, y) # 显示图表 plt.show() 在这个例子中,我们首先导入了matplotlib.pyplot模块,并创建了两个列表x和y,它们包含了我们想要在散点图中表示的数据。然后,我们使用plt.scatter函数绘制散点图,其中x和y参数分别表示散点的横坐标和纵坐标。最后,我们使用plt.show函数显示图表。二、调整散点图外观默认...
有这一利器,我们的随机散点坐标就有了着落,上代码上图 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn=10# 用于生成十个点x=np.random.rand(n)y=np.random.rand(n)plt.scatter(x,y)plt.show() 通过上面给出的基本参数进行优化,代码及图如下 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn=10# 用于生成十个点x...
plt.scatter(x, y, c=colors) plt.show() 显示结果如下: 设置两组散点图: 实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]) y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]) plt.scatter(x, y, color = ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #导入所需模块 plt.style.use('dark_background') #设置背景风格,这个风格我设的纯属好玩。。 plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80) #画布设置 x=np.random.rand(60)*4 y=np.random.rand(60)*4 ...
fig,ax=plt.subplots() 1. 4. 设置坐标轴范围 为了固定原点,我们需要设置坐标轴的范围,使得原点能够与坐标轴的中心对齐。可以使用set_xlim和set_ylim方法来定义x和y轴的范围。 ax.set_xlim(-10,10)ax.set_ylim(-10,10) 1. 2. 5. 绘制散点图 ...
plt.scatter(x_fearures[:,0],x_fearures[:,1], c=y_label, s=100, cmap='viridis',marker='x') plt.title('Dataset') plt.show() sns.scatterplot() 画散点图 seaborn.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None, ...
散点图是用于观测数据的相关性的,有正相关,负相关,不相关 (一)散点图的基础知识 (1)说明 语法:plt.scatter(x, y, s, c ,marker, alpha) x,y: x轴与y轴的数据 s: 点的面积 c: 点的颜色 marker: 点的形状 alpha: 透明度 (2)源代码
edgecolors→ 散点的边缘颜色from matplotlib import colors from matplotlib import pyplot as plt color = [np.sqrt(x_sub[i]**2+y_sub[i]**2) for i in range(len(x_sub))] change_color = colors.Normalize(vmin=0.05,vmax=13) sc= plt.scatter(x_sub,y_sub,marker=".",s=100,c=color,cma...